多目标启发式狼群算法求解不相关并行机分批调度问题

针对考虑机器加工约束的不相关并行机分批调度问题,以工件种类切换次数和机器启停评价函数为优化目标,提出一种多目标启发式狼群算法进行求解。该算法在生成初始种群的过程中,融入列表反向学习和基于机器加工效率的启发式策略,并设计了一种不规则实数矩阵编码方式来实现任务分批。采用局部和全局邻域搜索相结合的方式实现狼群算法中智能行为搜索,通过分批调整学习机制对当前结果进行邻域搜索,利用改进整数解Pareto非支配排序方式循环迭代。最后通过不同规模实际算例测试和相关算法比较,验证了该算法的有效性和优越性。